预置调用免费模型列表 - 文心一言-千帆大模型平台

以下为调用免费的模型列表，点击模型名称，可查看API详细介绍。

注意：此类预置模型部署上线需部署到私有资源池，仍需按照私有池租赁价格进行付费。

资源租赁**入口**：模型服务独立资源部署，保障服务并发。
私有资源池计费详情可查看价格文档，操作步骤详见在线服务使用说明。

模型名称	模型类型	模型描述
stable-diffusion-xl-base-1.0	文生图大模型	Stability AI 7月27日发布的版本，推理性能与图片质量较此前版本有显著提升。
Mistral-7B-Instruct-v0.1「体验」	大语言模型	在预训练模型Mistral-7B-v0.1基础上的微调版本。
Qianfan-Chinese-Llama-2-7B「体验」	大语言模型	千帆团队在Llama-2-7b基础上的中文增强版本，在CMMLU、C-EVAL等中文数据集上表现优异。
Linly-Chinese-LLaMA-2-7B「体验」	大语言模型	由深圳大学CV研究所Linly项目进行中文增强训练的7b参数版本。
Llama-2-7b-chat「体验」	大语言模型	Llama-2-7b-chat是高性能原生开源版本，适用于对话场景。
Linly-Chinese-LLaMA-2-13B「体验」	大语言模型	由深圳大学CV研究所Linly项目进行中文增强训练的13b参数版本。
Llama-2-13b-chat「体验」	大语言模型	Llama-2-13b-chat是性能与效果均衡的原生开源版本，适用于对话场景。
Llama-2-70b-chat「体验」	大语言模型	由Meta AI研发并开源的70B参数大语言模型，在编码、推理及知识应用等场景表现优秀。
RWKV-4-World「体验」	大语言模型	由香港大学物理系校友彭博研发并开源，结合了Transformer与RNN的优点，具备优秀的推理性能与效果。
chatglm2-6b-int4「体验」	大语言模型	在ChatGLM2-6B的基础上进行INT4 量化，6G 显存支持的对话长度由 1K 提升到了 8K。
chatglm2-6b-32k「体验」	大语言模型	在ChatGLM2-6B的基础上进一步强化了对于长文本的理解能力，能够更好的处理最多32K长度的上下文。
chatglm2-6b「体验」	大语言模型	初始预训练版本。
Baichuan2-13B-Chat「体验」	大语言模型	该版本为130亿参数规模的Chat版本。
XVERSE-13B-Chat「体验」	大语言模型	该版本为130亿参数规模的Chat版本。
sqlcoder-7b「体验」	大语言模型	由Defog研发、基于Mistral-7B微调的语言模型，用于将自然语言问题转换为SQL语句，具备优秀的生成效果。
openllama-7b-v5-fp16「体验」	大语言模型	在Meta AI研发的Llama模型基础上，OpenBuddy进行调优，涵盖了更广泛的词汇、通用字符与token嵌入，具备与Llama相当的性能与推理效果。
falcon-7b-v5-fp16「体验」	大语言模型	由TII研发、在精选语料库增强的1500B tokens上进行训练。由OpenBuddy调优并开源，提升了处理复杂对话任务的能力与表现。
dolly-v2-12b「体验」	大语言模型	由Databricks训练的指令遵循大语言模型。基于pythia-12b，由InstructGPT论文的能力域中生成的约15k指令/响应微调记录训练。
mpt-7b-instruct「体验」	大语言模型	MPT-7B-Instruct是一种短格式指令遵循模型，由MosaicML研发，基于MPT-7B模型在Databricks Dolly-15k、HH-RLHF数据集上调优的版本，采用经过修改的仅使用解码器的transformer架构。
rwkv-raven-14b「体验」	大语言模型	RWKV架构的Chat版本，在Pile数据集上训练，并在Alpaca、CodeAlpaca等上进行微调。
RWKV-4-pile-14B「体验」	大语言模型	在 Pile 数据集上训练的 L40-D5120 因果语言模型。
AquilaCode-multi「体验」	大语言模型	基于Aquila-7B训练的代码生成模型，使用经过高质量过滤且有合规开源许可的代码数据进行训练，数据量约为其他开源代码生成模型的10～40%。
AquilaChat-7B「体验」	大语言模型	基于Aquila-7B训练的对话模型，支持流畅的文本对话及多种语言类生成任务，通过定义可扩展的特殊指令规范，实现 AquilaChat对其它模型和工具的调用，且易于扩展。
falcon-40b-instruct「体验」	大语言模型	由TII研发的仅使用解码器的模型，并在Baize的混合数据集上进行微调，具备优异的推理效果。
mpt-30b-instruct「体验」	大语言模型	MPT-30M-Instruct是一种短格式指令遵循模型，由MosaicML研发，基于MPT-7B模型在更为丰富的数据集上调优的版本，采用经过修改的仅使用解码器的transformer架构。
Cerebras-GPT-13B「体验」	大语言模型	由Cerebras研发并开源，使用 Chinchilla 公式进行训练的13B参数GPT模型，可为给定的计算预算提供最高的准确性，具备更低的训练成本与功耗。
oasst-sft-4-pythia-12b-epoch-3.5「体验」	大语言模型	基于Pythia12B，Open-Assistant项目的第4次SFT迭代模型。该模型在https://open-assistant.io/ 收集的人类反馈的对话数据上进行微调。
pythia-12b「体验」	大语言模型	由EleutherAI研发并开源，在Pile数据集上训练的12B参数transformer语言模型。
gpt4all-j「体验」	大语言模型	由Nomic AI研发、基于GPT-J在包括文字问题、多轮对话、代码、诗歌、歌曲和故事在内的大量语料上进行精调训练生成的模型。
gpt-j-6b「体验」	大语言模型	EleutherAI开发的6B参数transformer模型，基于Mesh Transformer JAX训练。
gpt-neox-20b「体验」	大语言模型	由EleutherAI开发，使用GPT-NeoX库，基于Pile训练的200亿参数自回归语言模型，模型结构与GPT-3、GPT-J-6B类似。
CodeLlama-7b-Instruct「体验」	大语言模型	该版本为130亿参数规模的Chat版本。
starcoder「体验」	大语言模型	由BigCode研发的15.5B参数模型，基于The Stack (v1.2)的80+编程语言训练，训练语料来自Github。
stablelm-base-alpha-7B「体验」	大语言模型	Stability AI开发的7B参数的NeoX transformer架构语言模型，支持4k上下文。

需注意：您亦可选择直接调用平台预置服务Llama-2-7-BChat、Llama-2-13B-Chat、Llama-2-70B-Chat，将按照价格文档收取调用费。

以下API目前面向测试企业用户开放，如需使用请填写申请表单，我们将尽快评估您的需求并与您取得联系：

模型名称	描述
RWKV-5-World	由香港大学物理系校友彭博研发并开源，结合了Transformer与RNN的优点，具备优秀的推理性能与效果。
Flan-UL2	由Google研发并开源，基于T5架构的tranformer模型，使用UL2模型相同的配置，在“Flan”数据集上进行微调。
Cerebras-GPT-6.7B	由Cerebras研发并开源，使用 Chinchilla 公式进行训练的6.7B参数GPT模型，可为给定的计算预算提供最高的准确性，具备更低的训练成本与功耗。
Pythia-6.9B	由EleutherAI研发并开源，在Pile数据集上训练的6.9B参数transformer语言模型。
Falcon-180B-Chat	由TII研发的仅使用解码器的18B模型，在Ultrachat，Platypus和Airoboros的混合数据集上进行微调，具备优异的推理效果。

更多优质模型持续接入中，敬请期待！